一个最基本的Hadoo任务Hadoop任务提交传统的Hadoop任务提交Eclipse的hadoop插件的Ha
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2023-04-25 20:52:19
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Hadoop中MapReduce 的执行也是采用Master/Slave 主从结构的方式。其中JobTracker 充当了Master的角色，而TaskTracker 充当了Slave 的角色。Master负责接受客户端提交的Job，然后调度Job的每一个子任务Task运行于Slave上，并监控它们。如果发现所有失败的Task就重新运行它，slave则负责直
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2023-07-12 13:20:44
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文章目录一、前言1、通过quartz手动创建一个任务2、发现问题3、如何将我们创建的Job交给spring创建3.1、再创建一个类重写AdaptableJobFactory的newJob方法，实现Job中属性自动注入3.2、注入scheduler并将QuartzJobFactory 注入到Scheduler 中4、创建一个jobDetail类5、自去注入Scheduler 创建任务 一、前言最近
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2024-01-11 11:51:53
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# 理解 Hadoop Running Job 模式
Hadoop 是一个流行的开源分布式计算框架，常用于大数据处理。在 Hadoop 中，运行作业的过程被称为“Running Job 模式（运行作业模式）”。对于刚入行的小白来说，理解这个过程及其步骤非常重要。本文将帮助你掌握 Hadoop Running Job 模式的基本概念，流程和实现代码。
## Hadoop Running Job
对输入数据进行逻辑切片（Splitting），切片数量直接决定了Map任务的数量，这是MapReduce并行计算的基石。：在集群文件系统上创建工作目录（Staging Area），并将作业的JAR包、依赖库、配置文件等资源上传至此。：作业提交后，客户端进入监控循环，不断从集群获取状态和进度，直到作业完成。：将作业的所有配置参数写入XML文件，以便在任务运行时被分发和加载。：首先确定作业的运行环境（本地或Yarn），并建立相应的连接代理（：将所有准备就绪的文件路径等信息传递给集群客户端（
Hadoop任务提交分析
分析工具和环境
下载一份hadoop的源代码，这里以hadoop-1.1.2为例。本地IDE环境为eclipse。导入整个文件夹，然后能够在IDE里面看到文件夹结构了。要分析任务提交过程，须要找到入口代码，非常明显，对于熟悉Hadoop应用程序开发的同学来说非常easy的知道任务的提交是从job的配置開始的。所以须要这样一份提交Job的代码。在src/examples里
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2023-07-12 13:31:58
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Mapper和Reduce，则需要生成一个Map-Reduce得任务(Job)，其基本包括以下三部分：输入的数据，也即需要处理的数据Map-Reduce程序，也即上面实现的Mapper和Reducer此任务的配置项JobConf欲配置JobConf，需要大致了解Hadoop运行job的基本原理：Hadoop将Job分成task进行处理，共两种task：map task和reduce taskHad
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2023-09-15 19:31:39
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客户端提交job给MR的集群执行过程2.1、连接ResourceManager，通过执行Job中connect()来完成第一步：在job中执行this.cluster = new Cluster();执行结果返回job第二步：在Cluster类中ClientProtocol client = null; 引用。获取client = new YARNRunner(
原创
2023-04-30 06:21:43
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Hadoop是Apache软件基金会所开发的并行计算框架与分布式文件系统。 Hadoop 最核心的模块包括Hadoop Common、HDFS与MapReduce。 HDFS是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）的缩写，为分布式计算存储提供了底层支持。采用Java语言开发，可以部署在多种普通的廉价
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2023-09-11 17:13:08
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MR提交job到YARN的流程（1）首先client里执行一个MapReduce程序，这个程序运行在client端的JVM里，在main方法中最后有一个job.waitForCompletion(true)方法，当执行这个方法后会触发job.submitJob方法，准备向RM提交一个application。（2）RM接受到请求后，会为这个application生成一个application +id
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2024-08-12 16:35:41
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需要的jar包 \share\hadoop\common下的jar和其子目录下lib中的jar\share\hadoop\hdfs
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2022-04-13 13:48:14
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并发（concurrency）和并行（parallellism）是：解释一：并行是指两个或者多个事件在同一时刻发生；而并发是指两个或多个事件在同一时间间隔发生。解释二：并行是在不同实体上的多个事件，并发是在同一实体上的多个事件。解释三：在一台处理器上“同时”处理多个任务，在多台处理器上同时处理多个任务。如hadoop分布式集群所以并发编程的目标是充分的利用处理器的每一个核，以达到最高的处理性能。&
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2024-06-11 05:01:10
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# Spark提交Job简介及示例
## 简介
Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理框架，它能够以分布式的方式处理海量数据，提供了丰富的API和工具，支持数据处理、机器学习、图计算等多种应用场景。Spark的核心概念是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，简称RDD），它是一个可并行操作的数据集，使得在分布式环境下进行数据处理变得更加简单和高效
原创
2023-11-21 10:10:29
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说明：本文为《Flink大数据项目实战》学习笔记 1.执行计划GraphFlink 通过Stream API （Batch API同理）开发的应用，底层有四层执行计划，我们首先来看Flink的四层执行计划如下图所示。通过Stream API开发的Flink应用，底层首先转换为StreamGraph，然后再转换为JobGraph，接着转换为ExecutionGraph，最后生成“物理执行图
## 介绍Hadoop Job
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据。Hadoop Job是Hadoop中用于处理数据的一个基本单元。一个Hadoop Job由一个Map阶段和一个Reduce阶段组成。Map阶段用于处理输入数据并生成中间结果，Reduce阶段用于对中间结果进行聚合处理。
### Hadoop Job的基本流程
1. 输入数据的切片：Hadoop将输入数
原创
2024-07-13 04:40:01
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作业提交过程比较简单，它主要为后续作业执行准备环境，主要涉及创建目录、上传文件等操作；而一旦用户提交作业后，JobTracker端便会对作业进行初始化。作业初始化的主要工作是根据输入数据量和作业配置参数将作业分解成若干个Map Task以及Reduce Task，并添加到相关数据结构中，以等待后续被高度执行。总之，可将作业提交与初始化过程分
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2023-07-20 20:41:30
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1.Job提交先图解大致流程，心里有大概框架。首先第一步进入waitForCompletion函数中的submit函数进入sumit函数，重点关注connect函数 初始化 总结来说，上面过程就是建立连接，创建提交job的代理，判断是local还是yarn客户端submit函数，继续看connect下面的部分submitJobInternal函数 分析ch
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2023-09-20 10:58:31
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hadoop job -kill jobid 可以整个的杀掉一个作业，在这个作业没啥用了，或者确认没有价值的情况下使用hadoop job -kill-task attempid 如果一个作业的某个mapper任务出了问题，而整个作业还希望继续运行的情况下，使用这个命令 1） 重启坏掉的DataNode或JobTracker。当Hadoop集群的某单个节点出现问题时，一般不必
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2023-05-29 11:20:53
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今天有同学问我，如何kill掉制定用户的所有job，有没有现成的命令？我看了一下hadoop job命令的提示，没有这样的命令。
其实实现kill指定用户的job也非常简单，本身hadoop job命令已经带有很多实用的job管理功能了。列出Jobtracer上所有的作业hadoop job -list使用hadoop job -kill杀掉指定的jobidhadoop job -kill job
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2023-05-24 14:29:00
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## 如何实现Hadoop的Job任务
作为一名刚入行的开发者，学习如何在Hadoop中实现Job任务是非常重要的。Hadoop是一种开源的分布式计算框架，主要用于处理大数据。本文将带你了解实现Hadoop Job任务的流程，并通过代码示例详细说明每一步的具体实现。
### 1. 任务流程概述
首先，让我们来看看实现Hadoop Job任务的整体流程：
| 步骤编号 | 步骤名称
原创
2024-10-14 05:45:24
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